Avançando rumo à omnicanalidade analítica

Der Fortschritt und die digitale Beschleunigung wurden in allen Phasen nach der Pandemie-Operation umgesetzt, und die Unternehmen und Konsumenten waren nicht besonders zufrieden. Als ich weiterging, trago einige Reflexe darüber, dass dieser Dinâmica in diesem Abschnitt und auf dem Papier liegt erweiterte Analyse Im Zuge der Transformation von Unternehmen, die aufgrund der Omnichannel-Bekämpfung neue Anforderungen an Covid-19 gestellt haben.

Im Jahr 2020 haben wir Kaufkäufer umgestaltet, die Konsumenten direkt und indirekt mit mehr Kunden und Mitarbeitern versorgt, denen die Kommunikation über das Smartphone Vorrang eingeräumt hat. Darüber hinaus haben sich die Unternehmen darum bemüht, ihre technischen Lücken zu beheben, um auf die Annäherungsversuche ihrer Kunden zu reagieren, ihnen eine erstklassige Erfahrung mit verschiedenen digitalen digitalen Erkenntnissen zu bieten, ihre Betriebseffizienz und Rentabilität zu gewährleisten.

Das beschriebene Szenario ist mit Gewissheit für die meisten meiner Leser bekannt, aber sie wissen nicht, dass es Unternehmen gibt, die es noch nicht geschafft haben, und dies nur auf kurze Sicht. Während sie mit Unternehmen arbeiten oder Verbrauchersegmente aufteilen, gibt es möglicherweise einige problematische Bereiche, die einen Fortschritt verhindern müssen, um auf neue digitale Anforderungen mit einer von ihnen ausgerichteten Strategie zu reagieren.

Zu den Großen zählt, dass die meisten Unternehmen in verschiedenen Handelsbereichen eine große Anzahl von Planern verwenden, darüber nachdenken oder Gefahr laufen, mit ihnen in Kontakt zu treten. Ich bin mir jedoch einig, dass die strategischen Strategien klarer und robuster geworden sind, als wir uns für die digitale Transformation einsetzen, die uns überholt hat und die wir im Vorfeld unserer Verhandlungsprozesse getroffen haben.

Ich bin mir sicher, dass die Analyse noch nicht Teil des Szenarios war. Es wurden offensichtliche Mängel festgestellt, die in verschiedenen Prozessen festgestellt wurden, bis ein Produkt fertiggestellt wurde, als die Techniken zur vorläufigen Analyse der Daten verwendet wurden aprendizado de máquina/Maschinelles Lernen Und künstliche Intelligenz wird nicht genutzt.

Aufgrund der Mängel in den Prozessen, die in den Banken und in den Unternehmen des Verbrauchers beobachtet werden, die sich um eine analytische Analyse kümmern, ist dies aufgrund der Verringerung des Girokapitals und der Ineffizienz unserer (vorherigen) Giro-Stöcke für den Erwerb effizienter; eine große Produktdisponibilität für Kundenerfahrungen; Bei der Analyse der Verkaufsdefizite gab es Schwierigkeiten bei der Cluster- und Marktsegmentierung, um die korrekte Definition von Mischungen und Sortimenten zu ermitteln. Darüber hinaus sind sie von der Entscheidungsfindung überzeugt Cross-Selling, Sie definieren die Auswahl und Ergänzung der mit den Käufern verbundenen Produkte und legen die Preise fest.

Auf dieser Höhe, Eine Reihe von Problemen: Warum diese Probleme gelöst werden können, oder vermieden werden? Dass die Reaktion Teil der Motivation für die digitale Transformation oder der betrieblichen Omnikanalisierung ist: Diese entwickelten Prozesse werden im Hinblick auf den praktischen Einsatz von Analytics implementiert, einschließlich Big-Data-Fähigkeiten, einschließlich Kundendaten, Nachfrage- und Lokalisierungsverhalten, wie z Informieren Sie sich über die Produkte, die Sie auf verschiedene Arten erhalten haben.

Eine solche Beschreibung könnte dazu führen, dass die von Ihnen erworbenen Kaufentscheidungen und Einblicke so gut wie die Vorlieben und Erwartungen des Kunden seit langem in Ihrem Land erfüllt werden, und zwar unabhängig von den Kaufkandidaten. Es besteht die Möglichkeit, diese Informationen zu verwenden, um Marketingkampagnen voranzutreiben. Sie entscheiden sich dann, wenn Sie sich nicht auf den Kunden konzentrieren und den Markt für lange Zeit in Ihrem Zyklus verwalten, sondern als Produktvertrieb und werden in den letzten sechs Monaten des Jahres in Betrieb genommen abbastecimento. Daraus ergibt sich auch die Möglichkeit, größeren Gewinn zu erzielen, mehr Kunden zu haben und mehr Zufriedenheit und Treue gegenüber dem Verbraucher zu erzielen.

Um diesen Prozess zu veranschaulichen, handelt es sich um ein Beispiel für ein Produkt mit Schwerpunkt auf der Garderobe, das eine zentrale Sortimentslösung für den Kunden implementiert hat, um eine umfassende Erfahrung zu machen und sich für die Finanzierung, die Abwicklung oder den Merchandising-Prozess einzusetzen. Mit einer Bewertung der von uns verwendeten Lokalisierungssortimente Maschinelles Lernen Es besteht die Möglichkeit, dass Sie mehr Zeit mit der Planung der hierarchischen Verkaufsverkäufe verbringen und eine technische Optimierung Ihrer Investitionen in diesem Bereich vornehmen. In dieser Zeit hat das Unternehmen eine Steigerung von 1 % im Voraus erzielt: Dies ist eine bedeutende Summe von, weniger als 3 Millionen US-Dollar pro Jahr.

In diesem Fall handelt es sich, wie gesagt, um eine Aufgabe, die eine Rolle für Unternehmen ausgewählt hat, die aufgrund der digitalen Transformationsstrategien, die auf einer zentralen Säule basieren, einen Wettbewerbsvorteil erzielen wollen. Der Wunsch, vor Kurzem voranzukommen, ist von Bedeutung: Es gibt keine internen Prozesse innerhalb der großen Organisationsteile, da diese, vor allem in den letzten Jahren, eine Innovation und eine Einführung waren, die weder Zeit noch Form erforderten. Heute, in unseren Tagen, und noch viel mehr als vorher, war die Digitalisierung für immer wichtig. Wichtig ist, dass es sich um zwei Elemente handelt.

Avançando rumo à omnicanalidade analítica Neu veröffentlicht von der Quelle https://blogs.sas.com/content/sasla/2022/10/25/avancando-rumo-a-omnicanalidade-analitica/ über https://blogs.sas.com/content /füttern/

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